Annexe technique. Base de données du tableau de bord de l ONUDI. Exportations. Valeur ajoutée dans le secteur manufacturier

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1 Annexe technique Base de données du tableau de bord de l ONUDI Exportations Source des données: Organisation des Nations Unies, base de données Commodity Trade Statistics (Comtrade). La classification technologique des exportations est fondée sur la Classification internationale type du commerce international (CTCI), révision 2 (tableau A.1). Ajustements des données: les données concernant les exportations se rapportent à 1985 et 1998, sauf pour l Afrique du Sud et le Panama (1986 plutôt que 1985) et l Éthiopie, le Malawi, le Sénégal, le Yémen et la Zambie (1997 plutôt que 1998). Les données concernant les exportations de Singapour en 1998 ont été révisées à la baisse de 40 % pour tenir compte des réexportations. Les données ont été ajustées pour tenir compte des réexportations pour: la Bolivie (produits de pointe en 1998), la République centrafricaine (produits d ingénierie de procédé à moyenne intensité de technologie en 1998), El Salvador (articles électroniques de pointe en 1985), le Guatemala (articles de pointe en 1985), la Jordanie (produits à moyenne et forte intensité de technologie en 1985) et le Mozambique, le Nigéria et l Ouganda (produits à moyenne intensité de technologie dans les trois cas en 1985). On ne disposait pas de données pour 1985 pour l Albanie, la Fédération de Russie, la République tchèque, la Roumanie, la Slovénie et le Yémen. Tableau A.1 Classification technologique des exportations selon la CTCI, révision 2 Type Sections, divisions ou groupes d exportations de la CTCI Basées sur les 01 (excl. 011), 023, 024, 035, 037, 046, 047, ressources 048, 056, 058, 06, 073, 098, 1 (excl.121), 233, 247, 248, 25, 264, 265, 269, 323, 334, 335, 4, 51, 512 (excl. 512 et 513), 52 (excl. 524), 53 (excl. 533), 551, 592, 62, 63, 641, 66 (excl. 665 et 666), 68 De faible intensité 61, 642, 65 (excl. 653), 665, 666, 67 (excl. de technologie 671, 672 et 678), 69, 82, 83, 84, 85, 89 (excl. 892 et 896) De moyenne 266, 267, 512, 513, 533, 55 (excl. 551), 56, intensité de 57, 58, 59 (excl. 592), 653, 671, 672, 678, technologie 711, 713, 714, 72, 73, 74, 762, 763, 772, 773, 775, 78, 79 (excl. 792), 81, 872, 873, 88 (excl. 881), 95 De forte intensité 524, 54, 712, 716, 718, 75, 761, 764, 77 de technologie (excl. 772, 773 et 775), 792, 871, 874, 881 Valeur ajoutée dans le secteur manufacturier TOTAL DE LA VALEUR AJOUTÉE DANS LE SECTEUR MANUFACTURIER Source de données: base de données de l ONUDI sur la comptabilité nationale. Ajustements des données: les données concernant le total de la valeur ajoutée dans le secteur manufacturier (VAM) se rapportent à 1985 et 1998 et sont fondées sur les statistiques de la comptabilité nationale établies par la Division des statistiques de l Organisation des Nations Unies, complétées par les statistiques nationales. Les valeurs manquantes ont été estimées sur la base du meilleur modèle économétrique. 167

2 VALEUR AJOUTÉE DANS LE SECTEUR MANUFACTURIER PAR SECTEUR Source de données: base de données de l ONUDI de statistiques industrielles. Ajustements des données: comme certains des pays de l échantillon seulement publient des statistiques industrielles conformes à la Classification nationale type de leur industrie, de toutes les branches d activité économique (CITI, révision 3), les données publiées selon la révision 3 ont été converties sur la base de la révision 2. Pour compléter les valeurs manquantes, la série de données n o 2 a été complétée par la série révision 3. Les données ont été estimées jusqu en 1998 sur la base du meilleur modèle économétrique. Les données ont ensuite été regroupées en fonction de la classification technologique de la CITI, révision 2 (tableau A.2). Comme les données publiées au niveau de la classification à quatre chiffres de la CITI ne permettent pas de séparer comme il convient les produits à moyenne et à forte intensité de technologie, la catégorie articles manufacturés à forte intensité de technologie n a pas été utilisée et les produits à moyenne et forte intensité de technologie ont été combinés en une seule catégorie. Les parts par secteur de la valeur ajoutée ont ensuite été calculées par rapport au total pour tous les secteurs de l industrie manufacturière. Les données concernant la VAM en fonction de la teneur en technologie se rapportent à 1985 et 1998 sauf pour: l Arabie saoudite (1989 et 1997), la Jamaïque (1996 plutôt que 1998 pour la VAM provenant de l exploitation de ressources), la Jordanie (1997 plutôt que 1998 pour la VAM provenant de l exploitation de ressources), Madagascar (1993 plutôt que 1998 pour la VAM provenant des produits à moyenne et forte et faible intensité de technologie), Maurice (1997 plutôt que 1998 pour la VAM provenant à moyenne et forte intensité de technologie et l exploitation de ressources), le Mexique (1994 plutôt que 1998 pour la VAM provenant des produits à Tableau A.2 Classification de la valeur ajoutée dans le secteur manufacturier selon la CITI, révision 2 Type d activité Divisions, principaux groupes ou manufacturière groupes de la CITI Basées sur les ressources 31, 331, 341, 353, 354, 355, 362, 369 De faible intensité de technologie 32, 332, 361, 381, 390 De moyenne intensité de technologie 342, 351, 352, 356, 37, 38 (excl. 381) De forte intensité de technologie 3522, 3852, 3832, 3845, 3849, 385 moyenne et forte intensité de technologie), le Pakistan (1996 plutôt que 1998 pour la VAM provenant des produits à faible intensité de technologie), la République centrafricaine (1993 plutôt que 1998 pour la VAM provenant de l exploitation de ressources), la République tchèque et le Nigéria (1995 plutôt que 1998 pour la VAM provenant des produits à faible intensité de technologie) et le Zimbabwe (1995 plutôt que 1998 pour la VAM provenant des produits à moyenne et forte intensité de technologie). l Albanie, l Éthiopie, la Fédération de Russie, la République tchèque, la Roumanie, la Slovénie et le Yémen. Note: les dates de compilation et définitions statistiques étant différentes, les chiffres relatifs à la valeur ajoutée par secteur provenant de la base de données de statistiques industrielles ne correspondent pas au total de la valeur ajoutée dans le secteur manufacturier publié dans les comptes nationaux. Recherche-développement financée par les entreprises productives Sources des données: les chiffres ont été calculés sur la base des données provenant de l UNESCO, Annuaire statistique 1994 et Annuaire statistique 1998; de l OCDE, Tableau de bord de la science, de la technologie et de l industrie 1999; de l Iberoamerican Network of Science and Technology Indicators ( des banques centrales; et d autres sources statistiques nationales et Lorsque des données n étaient pas disponibles pour ces années, il a été utilisé des chiffres se rapportant à l année la plus proche. Les chiffres pour les pays de l OCDE pour ont été calculés sur la base des données de l OCDE, Tableau de bord de la science, de la technologie et de l industrie Les chiffres pour les pays d Amérique latine ont été calculés sur la base des données provenant de l Iberoamerican Network of Science and Technology. l Albanie, Bahreïn, la Fédération de Russie, la République tchèque et la Slovénie. De nombreux pays, particulièrement en Afrique subsaharienne, ne publient pas de données sur la R-D 168 Rapport sur le développement industriel 2002/2003

3 financée par les entreprises productives. Étant donné la faiblesse des structures industrielles des pays en question, on a supposé que la R-D par habitant était négligeable. Entrées d investissements étrangers directs Sources des données: Banque mondiale, World Development Indicators 2000; CNUCED, World Investment Report 1995 et World Investment Report 1999; et sources statistiques nationales. Ajustements des données: les données se rapportent aux entrées annuelles moyennes d investissements étrangers directs pendant les périodes et Les données de 1998 pour l Afrique du Sud, l Arabie saoudite, Bahreïn et la Belgique proviennent de la CNUCED, World Investment Report Les données provenant de cette source peuvent se rapporter à des périodes ne correspondant pas exactement à et Les données concernant la province chinoise de Taiwan proviennent du Conseil pour la planification et le développement économiques, Taiwan Statistical Data Book l Albanie, Bahreïn, la Fédération de Russie, la Hongrie, le Nicaragua, la République tchèque, la Roumanie et la Slovénie. Paiements de redevances et droits de licence Sources des données: Banque mondiale, World Development Indicators 2000; banques centrales; et Fonds monétaire international, Balance of Payments Statistics Yearbook Jordanie (1994), Malawi (1994), Mozambique (1992), Ouganda (1997), Pakistan (1997), République centrafricaine (1992), Sénégal (1997), Sri Lanka (1995) et Zimbabwe (1994). Les données relatives aux balances des paiements provenant du Balance of Payments Statistics Yearbook 1999 du Fonds monétaire international et des rapports des banques centrales nationales ont été utilisées pour calculer les paiements de redevances et de droits de licence pour le Danemark, la province chinoise de Taiwan, la RAS de Hong Kong (Chine), la Suisse et la Turquie. Pour les pays qui ne publient pas de chiffres concernant leurs paiements de redevances et de droits de licence dans les statistiques relatives à leurs balances des paiements (Indonésie, Malaisie et Singapour), il a été calculé une valeur de substitution sur la base du ratio entre les paiements des redevances et les paiements afférents aux autres services de pays semblables. Pour la Malaisie et Singapour, on a supposé que les paiements de redevances représentaient 25 % des paiements afférents aux autres services (ratio semblable à celui de la province chinoise de Taiwan) et, pour l Indonésie, on a supposé qu ils étaient de 11 % (même ratio que pour la Thaïlande). Pour les pays ayant publié des données pour 1998 mais pas pour 1985, le ratio entre les paiements de redevances et les paiements afférents aux autres services en 1998 a été appliqué à Les données relatives aux paiements afférents à d autres services sont tirés du Balance of Payments Statistics Yearbook 1999 du Fonds monétaire international. l Albanie, la Fédération de Russie, la Hongrie, la République tchèque, la Roumanie, la Slovénie et le Yémen et Lorsque des données n étaient pas disponibles pour ces années, il a été utilisé des chiffres se rapportant à l année la plus proche. le Japon et l on a utilisé plutôt des données se rapportant à l année la plus proche (1984). Compétences Sources des données: UNESCO, Annuaire statistique 1994 et Annuaire statistique 1998; Banque mondiale, World Development Indicators 2000; et sources statistiques nationales. Les pays pour lesquels des données pour 1998 n étaient pas disponibles et pour lesquels il a été utilisé plutôt les données se rapportant à l année la plus proche sont les suivants: Albanie (1994), Algérie (1991), Bahreïn (1995), Cameroun (1995), Grèce (1997), Guatemala (1993), 1985 et (dernière année pour laquelle des données sont disponibles). Lorsque des données n étaient pas disponibles pour ces années, il a été utilisé des chiffres se rapportant à l année la plus proche. Annexe technique 169

4 L indice de Harbison-Myers pour 1985 n était pas disponible pour l Albanie, Bahreïn, la Fédération de Russie et la Slovénie. Des données concernant le nombre d étudiants de l enseignement supérieur technique n étaient pas disponibles pour l Albanie, Bahreïn, la Fédération de Russie, la République tchèque, la Slovénie et le Yémen. Les données concernant les sites Internet se rapportent à 2001 et proviennent de Telecordia Technologies. Les données concernant les technologies de l information et de la communication pour l Afrique qui ne sont pas disponibles dans les World Development Indicators 2001 de la Banque mondiale proviennent d African Internet Connectivity. Infrastructure Sources des données: les chiffres ont été calculés sur la base de données provenant de la Banque mondiale, World Development Indicators 2001; de l OCDE, Science, Technology and Industry Statistics ( statistics); de Telecordia Technologies ( com); et d African Internet Connectivity ( apc.org) et Lorsque des données n étaient pas disponibles pour 1998, on a utilisé des données se rapportant à l année la plus proche. Les pays pour lesquels des données concernant les lignes de téléphone en 1998 n étaient pas disponibles et pour lesquels il a été utilisé des données se rapportant à l année la plus proche, c est-à-dire 1997, sont: le Cameroun, le Guatemala, la Jamaïque, le Kenya, le Yémen et le Zimbabwe. Les pays pour lesquels des données concernant les téléphones mobiles en 1998 n étaient pas disponibles et pour lesquels il a été utilisé des données se rapportant à l année la plus proche sont:s le Cameroun (1997), le Ghana (1997), la Jamaïque (1996) et le Kenya (1997). Les données pour la province chinoise de Taiwan proviennent du Conseil pour la planification et le développement économiques, Taiwan Statistical Data Book Tableau de bord de la performance de l industrie Le tableau de bord de la performance de l industrie a été élaboré par l ONUDI en quatre étapes. Premièrement, il a été constitué une base de données sur les indicateurs industriels (production et facteurs) pour 1985 et 1998 pour autant de pays que possible. Les indicateurs ont été choisis en fonction de la disponibilité de données comparables d un pays à un autre. Pour l indice de performance compétitive de l industrie (IPC), il a été choisi quatre indicateurs de performance: VAM par habitant, exportations d articles manufacturés par habitant, part des activités à moyenne et forte intensité de technologie dans la production manufacturière et part des produits à moyenne et forte intensité de technologie dans les exportations d articles manufacturés. Deuxièmement, les indices individuels de performance l j,i ont été normalisés selon la formule générale Les pays pour lesquels des données concernant les ordinateurs en 1998 n étaient pas disponibles et pour lesquels il a été utilisé des données se rapportant à l année la plus proche sont: l Algérie (1997), le Cameroun (1995), le Ghana (1997), la Jordanie (1997), le Kenya (1997), Madagascar (1997), le Maroc (1997), le Mozambique (1997), le Nigéria (1997), l Ouganda (1997), la République-Unie de Tanzanie (1997), le Sénégal (1997), Sri Lanka (1997), le Yémen (1997) et le Zimbabwe (1997). Des données concernant les utilisations commerciales d énergie en 1985 n étaient pas disponibles pour l Albanie, Bahreïn, la Fédération de Russie, la Slovénie et le Yémen. où X j,i est la ième valeur de la jème de performance du pays. Le pays venant en tête du classement a par conséquent une note de 1 et le dernier une note égale à 0. Troisièmement, on a testé la possibilité de calculer un indice composite basé sur les quatre indicateurs de performance sélectionnés. Les corrélations positives et statistiquement significatives entre les quatre variables de performance ont confirmé qu un indice composite pouvait être construit comme variable de substitution pour la performance globale de l industrie. 170 Rapport sur le développement industriel 2002/2003

5 L indice IPC a été établi sur la base des valeurs normalisées des quatre indicateurs de performance selon la formule générale suivante: Pour simplifier encore plus, il a été choisi pour une valeur égale à l unité, et le résultat est la moyenne arithmétique simple de l 1,i, l 2,i, l 3,i et l 4,i. Ainsi, où l j,i est la ième valeur des quatre indices individuels, w n les pondérations accordées aux indices et un paramètre de contrôle de l impact des variations et des pondérations des indices individuels sur l indice IPC. Initialement, une pondération différente w j a été affectée à chaque indicateur de performance l j,i. Des tests de stabilité ont confirmé que des pondérations n affectaient pas vraiment le classement, de sorte qu une pondération égale a été affectée aux quatre indicateurs de performance. Avec w 1 = w 2 = w 3 = w 4 = 1, la formule générale est alors devenue la suivante: Analyse en grappes L analyse en grappes est une méthode statistique qui permet de constituer des groupes de cas relativement homogènes en fonction de leurs caractéristiques quantitatives. La version utilisée dans le rapport est l analyse en grappes à moyennes K, qui est utilisée pour regrouper un grand nombre d observations avec une distance euclidienne au carré (somme des différences au carré de toutes les variables) employée pour identifier un nombre spécifié de grappes. L algorithme utilisé pour déterminer la composition des grappes est fondé sur le tri centroïde le plus proche. Les valeurs obtenues pour chaque grappe sont simplement les valeurs moyennes normalisées des variables des cas regroupés. Cependant, les données présentées dans le rapport ont été dénormalisées pour indiquer des moyennes des valeurs réelles. Annexe technique 171